1)  Numpy中的快速排序: np.sort  和 np.argsort np.sort 是快速排序,算法复杂度 O[ N log N] ,也可以选择归并排序和堆排序 如果不想修改原始输入数组,返回一个排好序的数据,可以使用np.sort 代替原数组,使用 数组的sort方法 argsort 返回的是排好序的索引值 沿着行 或者 列排序 ps:行和列的关系丢失了. 部分排序:分割 不希望对整个数组排序,仅仅希望找到数组中第K小的值. 使用np.partition ,参数输入 是 数组 和 数…

Numpy的通用函数可以用来替代循环, 快速实现数组的逐元素的 运算 同样,使用其他通用函数实现数组的逐元素的 比较 < > 这些运算结果 是一个布尔数据类型的数组. 有6种标准的比较操作 小于,大于,小于等于,大于等于, 不等于, 等于 x > 3 x <= 3 x >= 3 x != 3 x == 3 复合表达式 对应的通用函数 Operator Equivalent ufunc Operator Equivalent ufunc == np.equal != np.no…

Python的默认实现(CPython)处理某些操作非常慢,因为动态性和解释性, CPython 在每次循环必须左数据类型的检查和函数的调度..在编译是进行这样的操作.就会加快执行速度. 通用函数介绍 Numpy 为很多类型的操作提供了方便的.静态类型的.可编译程序的接口.叫做向量操作. 对数组的操作会用于数组的每一个元素. 也可以对俩个数组进行运算 探索通用函数 俩种存在形式 一元通用函数 unary ufunc 对单个输入操作 二元通用函数 binary ufunc 对俩个输入操作 1)数组…

广播可以简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加减乘等)的一组规则 二元运算符是对相应元素逐个计算 广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组 更高维度的数组 更复杂的情况,对俩个数组的同时广播 a + b 广播可视化 浅色的盒子代表广播的值, ps:额外的内存并没有在实际操作中分配. ## 广播的规则 规则1: 如果俩个数组的维度数不相同,那么小维度数组的形状将会在最左边补1, 规则2: 如果俩个数组的形状在任何一个维度上都不匹配,那么数组的形状会沿着维度为1 的维度开始扩展 ,(维度必…

通过Python有效导入.存储和操作内存数据的技巧 数据来源:文档.图像.声音.数值等等,将所有的数据简单的看做数字数组 非常有助于 理解和处理数据 不管数据是何种形式,第一步都是 将这些数据转换成 数值形式 的可分析数据. Numpy Numerical Python 的简称, Numpy 数组和python内置的列表类型 非常相似,随着数组在维度上的变大,Numpy数组更高效 导入numpy import numpy as np 理解Python中的数据类型 python易用之处在于动态输入…

结构化数组 和 记录数组 为复合的.异构的数据提供了非常有效的存储 (一般使用pandas 的 DataFrame来实现) 传入的dtpye 使用 Numpy数据类型 Character Description Example 'b' Byte np.dtype('b') 'i' Signed integer np.dtype('i4') == np.int32 'u' Unsigned integer np.dtype('u1') == np.uint8 'f' Floating point…

<Python数据科学手册>共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组:第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据:第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能:第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库…

Python数据科学手册(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1KurSdjNWiwMac3o3iLrzBg 提取码:qogy 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarr…

读Python数据科学手册 笔记 系列 数据科学 data science https://img2022.cnblogs.com/blog/2827305/202205/2827305-20220510220613578-1699080622.png 黑客技术 机器学习 行业经验 数学和统计学知识 跨学科, 统计学家的能力: 能够建立模型和聚合 计算机科学家的能力: 能够设计并使用算法对数据进行高效存储.分析和可视化 领域专家的能力:在细分领域中经过专业训练 Why Python 生态系统:…

<Python数据科学手册>[美]Jake VanderPlas著 陶俊杰译 Absorb what is useful, discard what is not, and  add what is uniquel what own.(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创.) 本书在GitHub上开源:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 作者在博客发布Notebook的HTML版本:https://jakevdp.githu…